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Agent Skill · 效率

fitness-skill(健身技巧)

fitness-skill 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

fitness-skill 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 5,249。

总安装 11,360周安装 483GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,980核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.2.2

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:fitness-skill(健身技巧)
来源仓库:https://github.com/ph13917403910/fitness-skill
安装命令:
openclaw skills install fitness-skill
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install fitness-skill

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

fitness-skill 用于补充效率相关能力。适用于双模式打卡、飞书云文档同步等健身管理场景。通过 clawhub 安装,结合来源仓库和 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件读写。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install fitness-skill;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

fitness-skill 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install fitness-skill。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

fitness-skill 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

fitness-skill 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

fitness-skill 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

fitness-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,360 次,近一周安装 483 次,下载 3,980 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

fitness-skill 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
fitness-skill

健身技巧 · 本页

11,360—权限未标注MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
fitness-skill
description
运动健康管家 Pro — 专为 Open Claw + 飞书生态打造的 AI 健身管家。双模式打卡(事后总结 / 边练边记)、3 层 Session 防丢失、飞书云文档同步、极致 Token 优化。Route to this skill when the user mentions workouts, logs exercises, asks for fitness stats, or provides post-workout feedback.
version
1.2.2
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"💪","requires":{"bins":["python3"],"env":[]},"os":["linux","darwin"]}}

运动健康管家 Pro (Fitness & Workout Manager Pro)

⚠️ 平台要求:本 Skill 依赖「飞书 (Feishu)」生态,需为 Open Claw 绑定的机器人开通消息读写与云文档管理权限。

专为 Open Claw 打造的 AI 健身管家。无论是健身房力量训练还是网球对战,通过自然语言即可完美记录——你最省心的赛博教练。

✨ 核心亮点

  • 双模式无缝打卡 — 事后一句话总结("打网球 2 小时感觉很累")或沉浸式边练边记("卧推 60kg 8个 3组"),AI 自动解析入库。
  • 防遗忘 Session 保护 — 3 层生命周期管理(主动关怀 → 心跳巡检 → 硬截止),练完忘了说"结束"也能自动闭环,绝不丢失数据。
  • 飞书全景同步 — 计划 & 周/月度统计自动推送至飞书云文档,内置 Cron 定时提醒。
  • 极致 Token 优化 — 日常查询仅返回紧凑摘要,全量记录自动导出为 Markdown,拒绝上下文爆炸。

🤖 Agent 路由指南

  • Capabilities: Stateful session handling (fitness-log start/end), NLP workout parsing, localized JSON storage, Feishu document sync, auto-stale-session cleanup.
  • Trigger: Route here when the user mentions workout routines, logs exercises, asks for fitness stats (fitness-status), or provides unstructured post-workout feedback.

Quick Start

# Create a fitness plan
fitness-plan create --goals "muscle_gain,cardio" --sport_pref "gym,tennis" --frequency 4

# One-shot log (after workout)
fitness-log "gym: bench press 60kg x 8 x 3, squat 80kg x 5 x 4, 1.5 hours"

# Live session (during workout — log each exercise as you go)
fitness-log start gym
fitness-log "bench press 60kg x 8 x 3"
fitness-log "squat 80kg x 5 x 4"
fitness-log "felt great"
fitness-log end "good session overall"

# View status
fitness-status --week
fitness-status --month
fitness-status --export

Commands

fitness-plan

CommandDescription
fitness-plan initInteractive multi-turn Q&A to generate a plan
fitness-plan create --goals ... --frequency NNon-interactive plan creation
fitness-plan showDisplay the current plan (Markdown)
fitness-plan update --frequency 4 --level advancedModify an existing plan
fitness-plan syncPush plan to Feishu doc

fitness-log

Two modes: one-shot (after workout) and live session (during workout).

CommandDescription
fitness-log "<text>"One-shot: parse and log a single workout entry
fitness-log start [type]Start a live session (e.g. start gym)
fitness-log "<exercise text>"Append exercise to active session
fitness-log end ["notes"]End session, auto-calculate duration, commit to log
fitness-log statusShow active session info (includes idle/stale warnings)

Live session workflow: The user sends messages during training. Each message is appended to the same session entry. When the user says "end", all exercises are merged into one log entry with auto-calculated duration (from start to end time).

fitness-status

CommandDescription
fitness-statusLast 7 entries (compact, token-efficient)
fitness-status --weekWeekly summary with stats
fitness-status --monthMonthly summary (last 30 days)
fitness-status --days NCustom period summary
fitness-status --allAll entries (capped at 50, with truncation notice)
fitness-status --export [N]Export last N days (default 30) as Markdown file

Session Lifecycle & Auto-Close

Sessions that are not explicitly ended are handled automatically:

ConditionBehavior
Idle ≥ 30 minClaw proactively asks the user if training is done (via AGENTS.md rule). At most once per conversation to avoid nagging.
Idle > 4 hours or next daySession is marked stale and auto-closed on the next fitness-related action. Duration is calculated up to the last message (not current time).
Heartbeat detects stale sessionHEARTBEAT.md rule runs fitness-log end to force-close, and Claw notifies user on next interaction.
New start while stale existsOld stale session is auto-closed first, then new one begins.

This ensures no workout data is ever lost, even if the user forgets to say "end".

Token Efficiency

  • Default queries return compact summaries (7 entries or period stats) to minimize token usage.
  • --all is capped at 50 entries with a truncation notice.
  • For full history, use --export to generate a Markdown file that can be sent to the user directly, avoiding large inline output.

Data Storage

  • Plan: ~/.openclaw/workspace/fitness-skill/plan.json
  • Log: ~/.openclaw/workspace/fitness-skill/log.json
  • Active session: ~/.openclaw/workspace/fitness-skill/active_session.json (auto-deleted on end)
  • Exports: ~/.openclaw/workspace/fitness-skill/exports/

Feishu Integration

  • Set FEISHU_FITNESS_DOC_ID to enable plan/log sync to a Feishu doc.
  • sync_plan_to_feishu() — push plan Markdown
  • sync_log_to_feishu(days=30) — push log report Markdown
  • Daily reminders via scheduler.add_cron_job() at the user's configured time.

平台分布

OpenClaw

88.57%
按下载量换算3,525

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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